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Enregistrement W4361208539 · doi:10.1007/s00148-023-00946-0

Children having children: early motherhood and offspring human capital in India

2023· article· en· W4361208539 sur OpenAlexfundno aff
Marcello Pérez-Alvarez, Marta Favara

Notice bibliographique

RevueJournal of Population Economics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftInternational Development Research Centre
Mots-clésHuman capitalOffspringSiblingContext (archaeology)Developmental psychologyDeveloping countryPsychologySocial capitalFixed effects modelDemographyPanel dataDemographic economicsEconomicsPregnancySociologyGeographyEconomic growthEconometricsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using panel data from India, this paper investigates the effect of early maternal age on offspring human capital, contributing to the scarce evidence on this phenomenon, especially in the context of a developing country. The analysis relies on mother fixed effects to allow for unobserved differences between mothers and employs a variety of empirical strategies to address remaining sibling-specific concerns. Our results indicate that children born to young mothers are shorter for their age, with stronger effects for girls born to very young mothers. We also find some evidence suggesting that children born to very young mothers perform worse in math. By exploring the evolution of effects over time for the first time in the literature, we find that the height effect weakens as children age. Further analysis suggests both biological and behavioral factors as transmission channels. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s00148-023-00946-0.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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